[发明专利]一种获取全波形激光雷达高分辨率数据的深度学习方法有效
| 申请号： | 201911001708.8 | 申请日： | 2019-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN110929811B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 柯钧;刘钢萍 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V30/194 | 分类号： | G06V30/194;G06V10/774;G06V10/74;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 毛燕 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种获取全波形激光雷达高分辨率数据的深度学习方法。属于深度学习，雷达数据处理领域。通过搭建数据处理平台，构建深度学习网络构架模型，训练深度学习网络构架模型，根据损失函数Loss以及PSNR，调整深度学习网络构架模型中的参数，保存训练效果最好的深度学习网络构架模型，用此模型处理全波形激光雷达数据，使全波形雷达数据的时空分辨率得到多倍提升，解决在全波型激光雷达硬件扫描设备局限性的约束下，分辨率受限的问题，处理新的全波形激光雷达数据时，只需调用保存的深度学习网络构架模型，适应对于采集设备体积，便携性要求高的场合。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 获取 波形 激光雷达 高分辨率 数据 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
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